这篇文章将为大家详细讲解有关Python celery有什么用？如何使用？，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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celery简介

celery是一个基于分布式消息传输的异步任务队列，它专注于实时处理，同时也支持任务调度。它的执行单元为任务（task），利用多线程，如Eventlet，gevent等，它们能被并发地执行在单个或多个职程服务器（worker servers）上。任务能异步执行（后台运行）或同步执行（等待任务完成）。

在生产系统中，celery能够一天处理上百万的任务。它的完整架构图如下：

组件介绍：

• Producer：调用了Celery提供的API、函数或者装饰器而产生任务并交给任务队列处理的都是任务生产者。
• Celery Beat：任务调度器，Beat进程会读取配置文件的内容，周期性地将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列。
• Broker：消息代理，又称消息中间件，接受任务生产者发送过来的任务消息，存进队列再按序分发给任务消费方（通常是消息队列或者数据库）。Celery目前支持RabbitMQ、Redis、MongoDB、Beanstalk、SQLAlchemy、Zookeeper等作为消息代理，但适用于生产环境的只有RabbitMQ和Redis, 官方推荐 RabbitMQ。
• Celery Worker：执行任务的消费者，通常会在多台服务器运行多个消费者来提高执行效率。
• Result Backend：任务处理完后保存状态信息和结果，以供查询。Celery默认已支持Redis、RabbitMQ、MongoDB、Django ORM、SQLAlchemy等方式。
   

工作原理

它的基本工作就是管理分配任务到不同的服务器，并且取得结果。至于说服务器之间是如何进行通信的？这个Celery本身不能解决。所以，RabbitMQ作为一个消息队列管理工具被引入到和Celery集成，负责处理服务器之间的通信任务。和rabbitmq的关系只是在于，celery没有消息存储功能，他需要介质，比如rabbitmq、redis、mysql、mongodb 都是可以的。推荐使用rabbitmq，他的速度和可用性都很高。

Celery安装及使用

1、安装celery

pip install celery

2、查看完整可用命令选项

celery worker --help

3、创建一个工程项目project，然后再项目内创建一个celery_tasks异步任务列表。如图：

4、首先是celery_tasks异步任务主程序main.py，代码如下：

from celery import Celery
# 生成celery应用
celery_app = Celery("caicai")
# 加载配置文件
celery_app.config_from_object('celery_tasks.config')
# 注册任务
celery_app.autodiscover_tasks(['celery_tasks.email']) # 注意：传递的参数是任务列表

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